Opencv3.0 手写数字识别（Hog特征+SVM分类器）

在本文中，我们将深入探讨如何使用OpenCV 3.0库进行手写数字识别，主要依赖于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器。手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，常见于OCR（Optical Character Recognition）系统，如自动识别银行支票上的数字。 我们要理解HOG特征。HOG是一种用于物体检测的局部图像描述符，它通过计算和比较图像中各个区域的梯度直方图来捕捉物体的形状和纹理信息。在手写数字识别中，每个数字可以被视为特定形状和边缘模式的组合，HOG能有效地提取这些特征。 HOG特征提取过程包括以下几个步骤： 1. **灰度化**：将彩色图像转换为灰度图像。 2. **梯度计算**：计算图像每个像素点的强度梯度。 3. **梯度直方图**：在每个小的像素块（称为细胞单元）中，构建梯度方向的直方图。 4. **块归一化**：为了消除光照变化的影响，对包含多个细胞单元的块进行局部归一化。 5. **构造描述符**：将所有块的归一化直方图组合成一个向量，即为HOG特征。 接着，我们引入SVM分类器。SVM是一种监督学习模型，用于分类任务。在手写数字识别中，SVM会学习从HOG特征到数字类别的映射。SVM通过找到一个最优超平面来划分不同类别的数据，最大化两类样本之间的间隔。 在实现过程中，我们需要以下步骤： 1. **数据准备**：收集手写数字的训练集和测试集，如MNIST数据集。 2. **特征提取**：对每个训练样本应用HOG算法，提取特征向量。 3. **模型训练**：使用提取的HOG特征和对应的标签训练SVM分类器。 4. **模型优化**：可能需要调整SVM参数（如C值和核函数类型）以获得最佳性能。 5. **预测**：对于测试集中的每个手写数字，提取HOG特征并用训练好的SVM分类器进行分类。 6. **评估**：通过计算准确率、召回率等指标评估模型性能。 在提供的压缩包文件中，"新建文件夹"可能包含了训练和测试图片，而"Hog"可能是实现HOG特征提取和SVM分类的源代码。在实践中，你需要将这些代码与合适的图像数据集结合，以运行和验证手写数字识别的完整流程。 OpenCV 3.0结合HOG特征和SVM分类器提供了一种高效的手写数字识别解决方案。通过理解这两个技术的工作原理，并正确地实现和调整参数，我们可以构建出一个能够准确识别手写数字的系统。这个过程不仅有助于理解计算机视觉的基本概念，也为其他图像识别任务提供了借鉴。